高效学习的六个方法
结合我自己工作的经验和学习的知识，分享六个我自认为比较高效的学习方法。
1. 解决问题
在日常的工作或生活当中，通常都有各种各样的任务，在完成任务的过程中，可能会遇到一些问题，此时是最好的学习机会，以解决问题为目的，学习相关的知识技能，带着任务边做边学，这样学习的效率通常都比较高。
我以前还在学校读书的时候，在一家单位实习，从事数据分析工作，一开始基本什么都不懂，为了完成工作任务，解决工作中遇到的问题，每天利用上下班坐公交车的时间，学习 Excel 实用技巧和 SQL 数据库查询等相关知识，虽然学习的环境没有图书馆好，但是我感觉学习的效率很好，几个月下来，数据分析的相关技能变得越来越熟练。
2. 控制难度
有研究表明，当学习的内容有 15.87% 是新知识的时候，容易进入心流状态，此时学习效率是最高的。
下面是一张机器学习模拟实验的「准确率和训练总次数」的关系图：
图中 ER 代表出错率，横轴代表训练总次数，纵轴代表准确率，可以看到，出错率为 0.16 那条曲线，随着训练次数的增长，它的准确率增长速度是最快的。
假如当年我还在单位实习的时候，一开始就看难度非常高的专业书，那么很有可能会看不下去，这样的话，高效学习也就无从谈起了。
3. 以教为学
当需要学习一个新的技能时，抱着学完了要去教别人的态度，多做归纳总结，并努力去教会别人，例如写一篇文章。
我以前写的数据分析相关文章，大多都是自己学习的总结，通过输出倒逼输入。把写的文章分享出来，一方面可以加深自己的理解，把从别人那里学来的知识，变成自己掌握的知识；另一方面，有可能会帮助到其他也需要学习的人。
从长远来看，我相信利他必然利己，即使退一步讲，不谈利己，如果能够多做一些对社会有价值的事情，那也是很意义的。
4. 保持专注
专注力是高效学习的重要因素，在一段时间内专注于学习某一项技能，通过大量反复刻意的练习，达到熟练掌握的程度。
要学会做减法，因为生命有限，但知识无限，以数据分析为例：
数据分析需要学习的内容可以很多很多，而且数据分析工具也在不断推陈出新，如果每个领域都深入学习，恐怕一辈子都学不完。
数据化分析，公众号：林骥数据分析学习指南
面对浩瀚的知识海洋，我们不可能面面俱到，所以需要懂得取舍，保持专注。
5. 应用反馈
当你学完一些知识之后，要想办法应用于实际工作或现实生活当中，学以致用，可以用自己的语言写一篇摘要文章，这样能够起到自我反馈的作用，让自己大致知道所学知识的掌握程度，从而有针对性地查漏补缺，提高学习的效率。
特别提醒一下，写摘要文章千万不能照搬原文，一定要用自己的语言重新描述，否则学习的效果会大打折扣。
6. 搜索求助
当你遇到百思不得其解的问题时，充分利用好搜索引擎，搜索的技巧可以参考我以前写的一篇文章：「精准搜索资料的6个实用技巧」。
如果搜索引擎仍然无法解决，那么可以向相关专业人员求助，到知乎等网络平台提问，购买知识付费平台的相关课程，问一问老师、同学、领导、同事、朋友等等。可能自己苦苦冥想好几天都毫无进展，但是经别人稍微点拨一下，说不定就会让你感觉豁然开朗。
以上就是我总结的 6 个高效学习的方法，希望能够对你有所启发。如果你觉得有用，请分享给你的朋友。
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